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显存就这么多,怎么把字吐得更快?——从 MoE、KV Cache 到 DFlash 的本地部署全景拆解

文章从一张16GB显卡出发,系统拆解大模型本地部署的显存与速度权衡。首先澄清运行显存不只包含模型权重,还有KV Cache、运行时工作区和草稿模型开销;解释MoE与量化对容量和计算的不同影响,区分总参数与激活参数;分析CPU/GPU卸载的代价;介绍KV Cache与混合注意力如何影响上下文长度;区分Prefill与Decode两个阶段的速度特征;最后详解投机解码、MTP与DFlash/DFlash2的加速原理及实测收益。强调各优化手段需配合使用,预算刚好装满并不代表能稳定运行。

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RTX 3090 上实现 Qwen3.5-27B 模型 207 tok/s 推理速度的技术实践

文章介绍了如何通过构建独立的 C++/ggml 推测解码器,在单张 RTX 3090 (24GB) 显卡上实现了 Qwen3.5-27B (Q4_K_M) 模型的高效推理。利用 DFlash block-diffusion draft 和 DDTree 验证器,成功将峰值解码速度提升至 207.6 tok/s,较自回归基准提升约 5.46 倍,并实现了在有限显存下运行 128K 长上下文的能力。

技术 › LLM Sandro 2026-04-2116.5 KB 218.8K 925 88